AIや機械学習を学ぶ上で必ず出てくるキーワードが「教師あり学習」と「教師なし学習」です。これは学習方法の大きな分類であり、適切な手法を選ぶことはプロジェクトの成功に直結します。
この記事では、それぞれの学習方法の特徴や代表的なアルゴリズム、実際の適用ケース、そして選択・設計時の考慮点について、体系的に解説します。
■ 教師あり学習とは？
教師あり学習（Supervised Learning）は、「正解付きのデータ（ラベル付きデータ）」をもとに学習する手法です。
特徴：
- 入力と正解（出力）のセットを学習
- 精度を評価しやすく、パフォーマンスが明確
- 大量のラベル付きデータが必要
主なアルゴリズム：
- 線形回帰、ロジスティック回帰
- 決定木、ランダムフォレスト、XGBoost
- サポートベクターマシン（SVM）
- ニューラルネットワーク（Deep Learning）
適用ケース：
- 売上や需要の予測（回帰）
- メールのスパム判定（分類）
- 医療画像の診断支援（分類）
- 音声や文字の認識（分類）
例：
顧客が商品を購入するかどうかを予測したい場合、過去の「属性＋購入有無（ラベル）」を使って予測モデルを学習させます。
■ 教師なし学習とは？
教師なし学習（Unsupervised Learning）は、「正解のラベルがないデータ」に対して、構造やパターンを見つける学習方法です。
特徴：
- データの背後にある法則性を探る
- ラベルが不要でデータ準備が楽
- 評価が難しい、チューニングが難解
主なアルゴリズム：
- クラスタリング（K-means、DBSCAN、階層型クラスタリング）
- 次元削減（PCA、t-SNE、UMAP）
- 異常検知（Isolation Forest、AutoEncoder）
適用ケース：
- 顧客のセグメンテーション
- 異常行動の検出（不正取引など）
- データの可視化や前処理
- 自然言語処理での文書のトピック抽出
例：
Eコマースサイトの利用履歴から、似たような行動をするユーザーをグループ化してマーケティングに活かす、といったケースに有効です。
■ どちらを使う？設計の考え方
① データにラベルがあるか？
- ある → 教師あり学習
- ない → 教師なし学習
ラベルとは「この顧客は購入した／していない」「この画像は猫／犬」など、結果がわかっている情報のことです。ラベル付きのデータが多くあるなら、教師あり学習で予測モデルを構築する方が精度・評価の面で効率的です。
② 問題の種類を明確にする
- 予測・分類したい → 教師あり学習
- 構造を知りたい・グルーピングしたい → 教師なし学習
たとえば、「今後の売上を予測したい」というビジネス課題なら、数値を出力する教師ありの回帰モデルが適します。一方で、「顧客層をなんとなく理解したい」ならクラスタリングを試してみるのが自然です。
③ データ量と処理コスト
教師あり学習はラベル付け作業に人手がかかるため、コストと時間が大きくなることもあります。一方で、教師なし学習はラベル付けが不要なため探索的に始められますが、結果の解釈と活用が難しい場合もあります。
■ ハイブリッド手法もある：半教師あり学習・自己教師あり学習
最近では、少数のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせる「半教師あり学習（Semi-Supervised Learning）」や、「自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）」という中間的なアプローチも注目されています。
例として、画像や言語モデルで事前学習を自己教師あり学習で行い、その後に少量の教師ありデータでファインチューニングする手法が主流になりつつあります。
■ まとめ：用途に応じた適切な学習手法の選択を
| 観点 | 教師あり学習 | 教師なし学習 |
|---|---|---|
| ラベルの有無 | 必要 | 不要 |
| 主な目的 | 予測・分類 | 構造の把握・探索 |
| 代表的な用途 | 需要予測、分類 | セグメンテーション、異常検知 |
| 評価のしやすさ | しやすい | 難しい |
| 導入のしやすさ | ラベル作業が必要 | 手軽に探索可能 |
AIプロジェクトでは、「この課題は教師ありでアプローチすべきか？それとも教師なしで探索的に進めるか？」をプロジェクトの初期段階で判断することが重要です。
最も重要なのは、問題に合った手法を選ぶこと。手法を使いたいから問題を合わせるのではありません。
自分の課題に最適なアプローチを見極めて、機械学習の力を最大限に活かしていきましょう。
